## Pembuatan Foto Thumbnail Menggunakan Metode Seam Carving dan Salient Detection
Much Chafid Prodi Ilmu Komputer Universitas Gresik Gresik, Indonesia chafid53@gmail.com
Muhammad Turmudzi Prodi Ilmu Komputer Universitas Gresik Gresik, Indonesia muhammadturmudzi@gmail.com
Agus Wibowo

## Prodi Ilmu Komputer
Universitas Gresik Gresik, Indonesia say.aguzz@gmail.com
Riski Dwi Prameswari Prodi Ilmu Keperawatan Universitas Gresik Gresik, Indonesia riski09prameswari@gmail.com
Pratama Eskaluspita Prodi Ilmu Komputer
Universitas Gresik Gresik, Indonesia tamaeska@gmail.com
Suyanto Prodi Ilmu Hukum Universitas Gresik Gresik, Indonesia
suyanto@unigres.ac.id
Abstract- Image resizing is an image processing process that has the aim of changing the size of the image. The most frequently used methods are cropping or scaling. The cropping function is to delete  pixels  within  certain  boundaries  in  an  image.  Scaling  is changing the image size based on scale. The content in the image is  not  considered  in  scaling.  This  results  in  the  creation  of thumbnail photos not being able to convey the information that is considered  the  most  important.  Seam  carving  is  a  method  that functions to change the size of an image by adding or removing carving  several  pixels  from  dissimilar  digital  image  elements. Seam carving often uses energy functionality which is useful for determining the level of pixels in an image. Seam is a link between image  pixels  both  vertically and  horizontally  through  which  low energy functions pass. Changing the image size using stitching is considered better than cropping and scaling. However, the seam carving  method  is  still  unable  to  preserve  objects  that  are considered  the  most  important.  To  overcome  this  weakness,  you can  use  a  combination  of  seam  carving  algorithm  and  salient detection.  In  this  research,  we  will  improve  these  two  methods which  function  as  thumbnail  makers.  The  results  obtained  from salient  detection  are  that  the  most  important  areas  of  the  image will be detected and used as a reference in changing the size of the image  (seam  carving).  This  research  compares  three  salient detection method algorithms referring to 3 papers, from the RMSE results with the ground truth image the 2nd paper is better because it  has  fewer  error  values.  The  dataset  used  is  200  images.  In calculating  the  accuracy  value,  the  author  distributed questionnaires  to  100  respondents  and  produced  an  acceptance rate of 78% so that very natural results were obtained.
Key  Word  :  Thumbnail,  Seam  Carving,  Figure,  Salient Detection
Abstrak-  Image  resizing  yaitu  sebuah  proses  mengolah gambar  atau  citra  dengan  tujuan  merubah  ukuran  gambar. Metode  yang  paling  sering  digunakan  adalah  cropping    atau scaling.  Fungsi  cropping  adalah  menghapus  pixel  didalam batasan tertentu dalam sebuah gambar. Scaling yaitu merubah ukuran  citra  berdasarkan  skala.  Isi  dalam  citra  tidak dipertimbangkan pada scaling. Sehingga berakibat, dalam foto thumbnail diproses belum bisa menyampaikan informasi yang di  anggap  paling  penting.  Seam  carving  yaitu  sebuah  method yang  berfungsi  merubah  besaran  citra  dengan  menambahkan atau menghapus carve beberapa pixel dari elemen citra digital yang  tidak  sama.  Seam  carving    sering  kali  memakai fungsionalitas  energy yang berguna sebagai penentu tingkatan
pixel  yang  terdapat  disebuah  citra.  Seam  merupakan  jalur penghubung dari pixel-pixel citra baik secara vertikal maupun horizontal yang dilewati oleh fungsi energi rendah. Perubahan size  citra  menggunakan  seam  carving  dianggap  lebih  baik dibandingkan  cropping  dan  scaling.  Tetapi,  metode  seam carving masih belum bisa menjaga objek yang dianggap paling penting. Dalam menanggulangi kelemahan ini, bisa menggunakan  perpaduan  antara  seam  carving  algorithm dengan  salient  detection.  Pada  penelitian  ini  akan  melakukan improving  kedua  metode  tersebut  yang  difungsikan  sebagai pembuat thumbnail.  Hasil yang diperoleh dari salient detection yaitu  area  yang  paling  penting  dari  citra  akan  dideteksi  dan digunakan  rujukan  didalam  merubah  size  dari  citra  tersebut (seam  carving).  Penelitian  ini  membandingkan  tiga  algoritma metode salient detection yang merujuk pada 3 paper, dari hasil RMSE  dengan  citra  ground  truth  paper  ke  2  lebih  baik dikarenakan memiliki nilai errornya yang lebih sedikit. Dataset yang  digunakan  adalah    200  citra.  Dalam  perhitungan  Nilai akurasi  penulis  menyebarkan  kuesioner  kepada  100  orang responden  dan  menghasilkan  acceptance  rate  78%  sehingga diperoleh hasil Sangat Alami/Natural.
Kata Kunci : Thumbnail, Seam Carving, Citra,  Salient Detection

## PENDAHULUAN
Belakangan ini para pengguna internet baik sosial media ataupun  aplikasi  baik  android  maupun  IOS  yang memanfaatkan  perangkat  elektronik    baik  hand  phone, Komputer,  maupun  laptop  untuk  mengakses  laman website yang  cenderung  memiliki  citra  digital  atau  foto  yang didalamnya.  Supaya dalam  mengakses laman  web  tidak terlalu besar maka pembuatan thumbnail salah satu cara agar penelusuran gambar lebih efisien dikarenakan ukuran gambar tersebut  tidak  terlalu  besar.  Thumbnail  adalah  gambar/foto dengan    ukuran  yang  memiliki    ukuran  kapasitas  kecil  dari suatu  gambar  dengan  fungsi  hanya  untuk interface dalam sebuah laman web.
Image resizing yaitu sebuah proses mengolah gambar atau citra  dengan  tujuan  merubah  ukuran  gambar.  Metode  yang paling sering digunakan adalah cropping  atau scaling. Fungsi cropping  adalah  menghapus  pixel  didalam  batasan  tertentu dalam sebuah gambar[1]. Scaling yaitu merubah ukuran citra berdasarkan skala. Isi dalam citra tidak dipertimbangkan pada scaling.  Sehingga  berakibat,  dalam  foto  thumbnail  yang
diproses belum bisa menyampaikan informasi yang dianggap paling penting.
Seam  carving  yaitu  metode  yang  berfungsi  merubah besaran  citra  dengan  menambahkan  atau  menghapus  carve beberapa pixel dari elemen citra digital yang tidak sama. Seam carving    sering  kali  memakai  fungsionalitas  energy  yang berguna  sebagai  penentu  tingkatan  pixel  yang  terdapat disebuah citra. Seam merupakan jalur penghubung dari piksel- piksel  citra  baik  secara  vertikal  maupun  horizontal  yang dilewati  oleh  fungsi  energi  rendah[2].  Perubahan siz e  citra menggunakan seam carving dianggap lebih baik dibandingkan  cropping  dan  scaling.  Tetapi,  metode  seam carving  masih  belum  bisa  menjaga  objek  yang  dianggap paling penting.
Dalam menanggulangi kelemahan diatas, bisa menggunakan  perpaduan  antara seam  carving algorithm dengan salient detection . Pada penelitian ini akan melakukan improving  kedua  metode  tersebut  yang  difungsikan  sebagai pembuat thumbnail. Hasil dari salient detection akan diambil area paling penting dari gambar akan dideteksi dan digunakan rujukan  dalam  merubah  size  citra  (seam  carving).  Seam carving  akan  mengubah  ukuran  gambar  berdasarkan  ukuran target yang sudah ditentukan panjang x tingginya.

## METODE PENELITIAN
A. Dataset
Dataset pada penelitian kali ini adalah citra yang diambil dari  internet  sebanyak  200  citra.  Dengan  prosentasi  35% gambar  yang  beobjek,  30%  gambar  terdapat  pemandangan, dan 35% gambar yang terdapat wajah
Gambar 1 Contoh Citra Mengandung Objek
Gambar 2 Contoh Citra Mengandung Pemandangan

## Gambar 3 Contoh Citra Mengandung Wajah

## B. Desain Penelitian
Selanjutnya dilakukan proses deteksi daerah penting dari suatu  gambar  menggunakan  saliency  detection.  Lalu  hasil daerah  penting  dari  salient  dipergunakan  sebagai  tolak  ukur dalam  seam  carving.  Setelah  itu  akan  didapatkan  gambar
output sesuai dengan ukuran yang diharapkan. Lalu dianalisa hasil  gambar  output  apakah  sudah  sesuai  dengan  apa  yang diharapkan.

## Gambar 4 Alur Penelitian Keseluruhan

## C. Filtering Gaussian
Langkah  awal  yang  dilakukan  terlebih  dahulu  dalam preprocessing deteksi region  salient, pada  penelitian    ini adalah  melakukan  penyaringan pada  gambar  inputan menggunakan filtering  Gaussian dengan  cara  melakukan perkalian  antara  bobot  matriks  gambar  asli  dengan  bobot matrik  kernel  gauss  yang  dapat  dirumuskan  seperti  pada persamaan 1
𝑃𝑖𝑥𝑒𝑙 𝐵(𝐼, 𝑗) = 1 𝐾 . ∑ (∑ 𝐺(𝑝, 𝑞). 𝑃𝑖𝑥𝑒𝑙𝐴 (𝑖 + 𝑝 𝑀−1 𝑞=0 𝑁−1 𝑝=0 − 𝑁 − 1 2 , 𝑗 + 𝑞 − 𝑀 − 1 2 ))
(1) Filtering Gaussian berguna untuk meningkatkan kualitas gambar  dengan  menghilangkan  noise  yang  bersifat  sebaran normal, yang banyak dijumpai pada citra hasil proses digitasi menggunakan kamera.

## D. Konversi Citra  RGB ke CIEL*a*b*
CIEL*a*b*  juga  merupakan  ruang  warna  yang  jabarkan CIE  pada  tahun  1967.  Dengan  CIEL*a*b*  kita  mulai diberikan  pandangan  serta  makna  dari  setiap  dimensi  yang
Calculation Saliency: Euclidean Distance Image L*a*b Average Mean Mean Lab c.Seam Carving Tracing seam: energy map Removal of the traced Energy map v ertical Saliency Map Energy map horizontal Gambar Output Gambar Input Gaussian Image blurred a .preprocessing b.Salient Detection Lab
dibentuk.Dalam melakukan perubahan model warna RGB ke CIEL*a*b*  harus  diikutkan  standar  illuminants  (sumber cahaya)  dan  pada  penelitian  ini  sumber  cahaya  yang digunakan  adalah  D65 yang dirancang  untuk meniru variasi siang hari.
Dalam melakukan konversi model warna RGB ke model warna LAB terlebih dahulu dilakukan proses konversi model warna  RGB  ke  XYZ.  Tahap  selanjutnya  baru  dilakukan konversi model warna XYZ ke LAB.
Sedangkan  kegunaan  perubahan  ruang  warna  RGB menjadi CIELab karena CIEL*a*b* (CIELAB) adalah ruang warna yang paling lengkap. Ruang warna ini menggambarkan semua warna yang dapat dilihat oleh mata manusia.

## E. Salient Detection
Pada  Algoritma Salient  Detection ini  digunakan  untuk mendapatkan  resolusi  yang  dianggap  paling  penting  dengan menginputkan  citra[1],[13],[16].  Pada  proses  ini  dihasilkan nilai warna dan cahaya yang ada pada gambar untuk dilakukan proses kembali sehingga memperoleh hasil salient map. Jika ingin menentukan pixel salient maka bisa melakukan  dengan cara menentukan perbedaan nilai rata-rata masing-masing dari channel warna CIELab dengan nilai masing- masing  yang ada di channel warna CIELab di setiap pixel gambar input[4],[5].

## F. Seam Carving
Apabila  sudah  menjadi  citra  digital  hasil  dari  salient detection, hal yang perlu dilakukan yaitu mengubah size citra sesuai  dengan  ukuran  thumbnail  yang  dlakukan  oleh algoritma tersebut, tetapi tetap memperhatikan daerah penting hasil dari salient detection[6],[10].
Terdapat beberapa hal yang ada dialgoritma Seam Carving ini. Yang pertama yaitu mencari hitungan fungsi nilai energi dari  suatu  citra.  Yang  kedua  yaitu  memilih  citra  yang  akan dihilangkan.  Dynamic  programming  digunakan  untuk menghilangkan penentuan seam[10].

## HASIL DAN PEMBAHASAN
A. Uji Coba
Pada tahapan kali ini user akan melakukan input gambar kemudian dilakukan saliency detection dengan menggunakan metode berdasarkan Pencahayaan dan Warna[1], Pencahayaan,  Warna  dan  Orientasi  Map[2],  Pencahayaan, Warna, dan Kontras[3]. Tahapan selanjutnya yaiitu membuka citra  Groundtruth  untuk  menentukan  nilai  kebenaran  awal selanjutnya  mencari  RMSE  Pencahayaan  dan  Warna[1], Pencahayaan,  Warna  dan  Orientasi  Map[2],  Pencahayaan, Warna,  dan  Kontras[3].      Nilai  error  yang  paling  kecil digunakan  untuk  acuan  seam  carving  setelah  itu  melakukan seam  carving  sesuia  target  dan  memperhatikan  daerah terpenting  (salient  detection)  untuk  mendapatkan  hasil  citra seam carving tahap terakhir yaitu membuka groundtruth citra seam carving untuk mencari nilai  RMSE seam carving
Gambar 7  Hasil dari salient detection dan seam carving

## Gambar 8 Tampilan Hasil Uji Coba

## B. Perhitungan Kuisioner
Pada saat menghitung nilai akurasi, penulis menggunakan metode  dengan  cara  menyebar  kuesioner  kepada  responden sebanyak  100  orang  tentang  kealamian  citra  yang  diproses oleh  aplikasi.  Dalam  kuesioner  ini  tidak  semua  dataset ditampilkan,    penulis  masih    mepertimbangan  dari  sisi psikologis  informan  dan  kevalidan  jawaban  yang  dihasilkan dari responden.
Dalam kuesioner yang dibagikan penulis, pertanyaan yang digunakan  adalah  skala  peringkat. Rating  scale yang digunakan yaitu menggunakan 4 pilihan. Pada skala penilaian tersebut,  tidak  ada  pilihan  jawaban  netral  bahkan  jawaban midle  yang  sering  dipilih  oleh  banyak  orang,  terutama responden  yang  background  pengetahuannya  untuk  masalah gambar  atau  foto    belum  banyak.  Dengan  harapan,  tingkat kevalidan dari jawaban menjadi lebih baik.
Dalam  menganalisa  hasil  dari  kuesioner  untuk  menilai tingkat alami dan natural pada gambar dari  hasil sistem. Yang mana  kuesioner  di  berikan    kepada  100  orang  responden, dengan 30 gambar yang berbeda-beda diantaranya 10 gambar yang  terdapat  gambar  wajah,  10  gambar  terdapat    gambar benda dan 10 gambar yang ada nuansa pemandangan. Di mana setiap  gambar  akan  dinilai  tingkat  kealamian  dan  tingkat natural    dari  hasil  proses  oleh  sistem  atau  aplikasi.  Setiap pertanyaan  yang  ditampilkan  terdapat    4  model  jawaban
1. Gaussian 2. Covertion 3. Calculation 4. Evaluation Input Saliency Map Ground truth
diantaranya: Tidak Natural / Alami, Kurang Natural / Alami, Cukup  Natural  /  Alami,  Sangat  Natural  /  Alami  [13],[16]. Sehingga apa yang diperoleh dari hasil kuesioner  seperti pada tabel 1.
Tabel 1 Hasil Kuisioner Citra/ Nilai Tidak Natural / Alami (bobot 1) Kurang Natural / Alami (bobot 2) Cukup Natural / Alami (bobot 3) Sangat Natural / Alami (bobot 4) Total Skor Citra 1 3 11 52 34 317 Citra 2 2 3 41 54 347 Citra 3 1 10 45 44 332 Citra 4 13 47 24 16 243 Citra 5 2 14 49 35 317 Citra 6 2 13 50 35 318 Citra 7 6 23 43 28 293 Citra 8 0 5 49 46 341 Citra 9 0 7 50 43 336 Citra 10 3 30 53 14 278 Citra 11 6 24 56 14 278 Citra 12 1 13 45 41 326 Citra 13 15 34 41 10 246 Citra 14 1 3 42 54 349 Citra 15 0 3 42 55 352 Citra 16 2 14 32 52 334 Citra 17 19 30 35 16 248 Citra 18 3 10 36 51 335 Citra 19 2 3 42 53 346 Citra 20 0 2 31 67 36[5 Citra 21 4 14 49 33 311 Citra 22 13 21 39 27 280 Citra 23 2 6 47 45 335 Citra 24 1 11 40 48 335 Citra 25 12 29 36 23 270 Citra 26 15 26 36 23 267 Citra 27 2 11 43 44 329 Citra 28 0 14 46 40 326 Citra 29 5 13 41 41 318 Citra 30 4 17 50 29 304
Setelah  didapatkan nilai  total skor dari masing  –  masing gambar,  langkah  selanjutnya  adalah  menghitung  nilai  index dari  tiap  -  tiap  gambar.  Untuk    menghitung  nilai  index menggunakan persamaan 2
Index % = Total skor Skor Tertinggi x 100           …… (2)

## Dimana :
Nilai paling tinggi = 4 x banyak perserta = 4 x 100 = 400 Nilai paling rendah = 1 x banyak peserta = 1 x 100 = 100
Selanjutnya  yaitu  Mengitung  nilai  interval  untuk mendapatkan kriteria interpretasi skor berdasarkan intervalnya, di mana,
𝐼 = 100 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑠𝑘𝑜𝑟 𝑙𝑖 𝑘𝑒𝑟 𝑡 = 100 4 = 25 . (3)
Sehingga  bisa diperoleh kriteria interpretasi bobot berdasarkan interval yaitu:
• Nilai  0% s/d 24,99% = Tidak Natural/Alami
• Nilai  25% s/d 49,99% = Kurang Natural/Alami
• Nilai  50% s/d 74,99% = Cukup Natural/Alami
• Nilai  75% s/d 100% = Sangat Natural/Alami
Tabel 2 Bobot Interval dan Rerata Kuesioner

## KESIMPULAN
Dari hasil ujicoba dengan menggunakan 3 metode salient detection  berbeda  bahwa  untuk  mencari  daerah  terpenting dengan salient detection, metode dengan hasil yang lebih baik berdasarkan  RMSE  yaitu  dengan  menggunakan  metode salient  yang  menggunakan  fitur  berdasarkan  pencahayaan, warna dan orientasi map[2]
Berdasarkan hasil kuesioner dengan 30 citra menghasilkan acceptance  rate  78%,  dapat  disimpulkan  dari  kriteria interpretasi  bobot  nilai  berdasar  kepada  interval  diperoleh hasil Sangat Natural/Alami.
Dalam  pembuatan  foto  thumbnail  dapat  menggunakan seam carving yang dikombinasikan dengan salient detection

## PENGHARGAAN
Peneliti    menyampaikan  terima  kasih  kepada  institusi Universitas Gresik telah memberikan dukungan dari kegiatan ini melalui pusat LPPM Universitas Gresik

## REFERENSI
[1] Achanta, R., & Süsstrunk, S. (2009, November). Saliency detection for content-aware  image  resizing.  In 2009  16th  IEEE  international conference  on  image  processing  (ICIP) (pp.  1005-1008).  IEEE https://doi.org/10.1109/ICIP.2009.5413815
[2] Yin, Kai. (2013, Mei). Image Re-targeting Based on the Novel Saliency Map. Journal of Computational Information Sistems, Mei 2013.  3595- 3602
[3] Liu, Z., Yan, H., Shen, L., Ngan, K. N., & Zhang, Z. (2010). Adaptive image retargeting using saliency-based continuous seam carving. Optical Engineering , 49 (1), 017002.
[4] Zhang, L., Gu, Z., & Li, H. (2013, September). SDSP: A novel saliency detection  method  by  combining  simple  priors.  In 2013  IEEE international  conference  on  image  processing (pp.  171-175).  IEEE. https://doi.org/10.1109/ICIP.2013.6738036
Gambar Bobot Interval Gambar 1 0.7925 Gambar 2 0.8675 Gambar 3 0.83 Gambar 4 0.6075 Gambar 5 0.7925 Gambar 6 0.795 Gambar 7 0.7325 Gambar 8 0.8525 Gambar 9 0.84 Gambar 10 0.695 Gambar 11 0.695 Gambar 12 0.815 Gambar 13 0.615 Gambar 14 0.8725 Gambar 15 0.88 Gambar 16 0.835 Gambar 17 0.62 Gambar 18 0.8375 Gambar 19 0.865 Gambar 20 0.9125 Gambar 21 0.7775 Gambar 22 0.7 Gambar 23 0.8375 Gambar 24 0.8375 Gambar 25 0.675 Gambar 26 0.6675 Gambar 27 0.8225 Gambar 28 0.815 Gambar 29 0.795 Gambar 30 0.76 Average 0.781333333
[5] Achanta,  R.,  Hemami,  S.,  Estrada,  F.,  &  Susstrunk,  S.  (2009,  June). Frequency-tuned salient region detection. In 2009 IEEE conference on computer  vision  and  pattern  recognition (pp.  1597-1604).  IEEE. https://doi.org/10.1109/CVPR.2009.5206596
[6] Wahyu suhardi. (2010). Implementasi dan Analisis Seam Carving pada Content Aware Image Resizing. Bandung. Universitas Telkom. Hal. 1- 2
[7] F. Alvin Sebastian, R. Gunawan Santosa, Theresia Herlina R. (2015). Perbandingan Algoritma Shortest Path Dalam Pemrosesan Citra Digital Seam Carving. Yogyakarta. INFORMATIKA Vol 11 No 2 hal 127
[8] Ahmad,  Usman.  (2005).  Pengolahan  Citra  Digital  dan  Teknik Pemrogramannya. Yogyakarta: Graha Ilmu.
[9] Achanta, R., Estrada, F., Wils, P., & Süsstrunk, S. (2008, May). Salient region  detection  and  segmentation.  In International  conference  on computer vision systems (pp. 66-75). Springer, Berlin, Heidelberg.
[10] Avidan,  S.,  &  Shamir,  A.  (2007).  Seam  carving  for  content-aware image resizing. In ACM SIGGRAPH 2007 papers (pp. 10-es).
[11] Rokhim, A., & Zaman, L. (2015). Analisa Letak Papan Reklame Iklan Produk  Berdasarkan  Salient  Region  Detection.  In Seminar  Nasional
“Inovasi dalam Desain dan Teknologi”, IDeaTech, Surabaya, hlm (pp. 52-58).
[12] Sutoyo, T, dkk. 2009, “Teori Pengolahan Citra Digital”, Penerbit Andi, Yogyakarta hal 9 – 27
[13] Rokhmah, E. Y., Zaman, L., & Pranoto, Y. M. (2020). Implementasi Content  Aware  Pada  Pembuatan  Thumbnail  Menggunakan  Metode Seam Carving and Salient Detection. INOVTEK-Seri Elektro , 2 (2), 94- 101.
[14] Hidayat,  R.,  &  Wirayuda,  T.  (2014).  Implementasi  Metode  Seam Carving  Pada  Pembentukan  Gambar  Panorama. eProceedings  of Engineering , 1 (1).
[15] Fatihah,  S.  N.,  Wijayanto,  I.,  & Atmaja,  R.  D.  (2018).  Implementasi Salient Object Detection Pada Sistem Estimasi Berat Badan Manusia Berbasis Pengolahan Citra Digital. eProceedings of
Engineering , 5 (3). s
[16] Chafid, M., Syukur, A., Soeleman, M. A., & Affandy, A. (2022). Seam Carving  and  Salient  Detection  for  Thumbnail  Photos. Journal  of Development Research , 6 (1), 16-21.